in __check_input__ assert edge_index.dtype == torch.long

这是一个Python断言（assertion），用于在代码中检查某些条件是否为真，如果不为真，则抛出AssertionError异常。在这个例子中，代码在检查输入的边缘索引（edge_index）是否是torch.long类型，如果不是，就会抛出AssertionError异常。这个断言是为了确保代码的正确性和稳定性。

相关问题

assert(input_size == output_size) AssertionError

在这种情况下，assertion error表示输入大小与输出大小不匹配。这通常用于在代码中检查条件是否为真。在你的问题中，assert(input_size == output_size) 表示你期望输入大小和输出大小相等，但实际上它们不匹配，导致出现了AssertionError。

要解决这个问题，你可以检查输入和输出的大小，并确保它们在代码中的逻辑正确。你可以通过打印输入和输出的大小来调试，并检查相关的计算或逻辑是否有错误。另外，你也可以使用断言来验证其他条件，以确保代码的正确性。

class MultiHeadGraphAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, num_heads, dim_in, dim_k, dim_v): super(MultiHeadGraphAttention, self).__init__() #"dim_k and dim_v must be multiple of num_heads" assert dim_k % num_heads == 0 and dim_v % num_heads == 0 self.num_heads = num_heads self.dim_in = dim_in self.dim_k = dim_k self.dim_v = dim_v self.linear_q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_k = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_v = torch.nn.Linear(dim_in, dim_v, bias=False) self.leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2) self._nor_fact = 1 / sqrt(dim_k // num_heads)

这是一个实现多头图注意力机制的 PyTorch 模块。该模块将输入的节点特征矩阵作为 Q（查询）、K（键）和 V（值）三个线性变换的输入，并将其分别映射为 dim_k、dim_k 和 dim_v 维的特征矩阵。然后，将这些特征矩阵按照 num_heads 头进行切分，每个头的维度为 dim_k/num_heads 和 dim_v/num_heads，然后进行注意力计算。最后将每个头的结果拼接在一起，经过一次线性变换输出。其中，_nor_fact 是一个归一化因子，用于控制注意力的大小。

需要注意的是，这个模块只处理了节点之间的注意力计算，如果要考虑边上的权重信息，还需要在输入特征矩阵中加入边的特征信息，并在计算注意力时将其考虑进去。